次に以下のような目標分布で試してみました。MCMC法の性質上、サンプル点は前回の値の影響を受けます。したがって、このような確率の高い山が複数ある分布からサンプリングをすると、1つの山から集中的にサンプルし、ある確率で別の山に移るという挙動になるはずです。それを確認したのが次のアニメーションです。50サンプルごとにヒストグラムを描画しています。各山から交互にサンプルしているような動きになっていました。サンプル数を十分に大きくすれば、目的の分布に近いものになりました。意地悪な形状の分布にするとサンプリングがうまくいかない場合などもあるかもしれません。次回は2次元の目標分布からサンプリングの実験をしてみたいと思います。提案分布の分散を変えるとサンプリングが失敗することもありました。これも1次元程度ならいろいろ調整しながらやれますが多次元だとうまくいったかどうか、どう判断すればいいんでしょうかね。22:50Tweet関連記事2019-02-27カーネル密度推定法の実験カーネル密度推定法の式(13)を使って、実際に確率分布を推定し...2019-02-24カーネル密度推定法パターン認識と機械学習(下)のカーネル法を勉強しています。メトロポリス・ヘイスティングス法(2)今回は多変量正規分布をMCMC法でサンプリングしてみました。1引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。